大数据 数据挖掘

Da数据-0挖掘Da数据Da数据挖掘Da数据挖掘的基础上Da 数据、Da 数据、Da 数据、-0/和数据之间的区别。而数据 挖掘更多的是关于企业内部的小众化数据 挖掘，数据分析就是做出有针对性的分析诊断，大。

BI商业智能基于ERP，一般基于EPR 数据，制作静态和动态报表、仪表盘等。，更具体的分析企业的资金和物流数据。要分析的话，可以从两个方面来做。一、ERP是构建BI的基础，ERP 数据的真实、全面、及时是构建商业智能的基本框架。第二，商业智能(BI)是erp的进一步完善，减少了报表的上报时间，即时分析企业各项数据，并可发送到移动终端，方便快捷。

ERP是企业资源计划系统，记录了企业的资金和物流数据，但是这些数据有时会包含垃圾数据，所以需要用ETL技术对数据进行清理。而ERP系统的数据并不能反映公司和竞争对手的全部信息。这就需要将其他系统数据(如SAP)或外部数据导入数据 warehouse。在数据仓库的基础上，分析数据、数据、-1/。

1、可视化分析数据分析的用户包括分析专家和普通用户，但对他们最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据。2.数据 挖掘算法大数据分析的理论核心是数据 挖掘算法。数据 挖掘的各种算法，可以根据不同的类型和格式，更科学地呈现数据的特征，也正是因为这些被全世界统计学家认可的各种统计方法(可以称之为真理)，才得以深化。

3.预测分析能力大数据分析的最终应用领域之一就是预测分析。从大数据中挖掘出，通过科学建模，可以通过模型带入新数据入。4.语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据 挖掘，可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入语义中分析判断用户的需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

1。了解业务，将业务问题转化为数据 挖掘问题2。整合数据，将建模要求整合到数据，进行/12344。得到最好的模型4。模型部署和应用5。模型更新维护宜信华辰豌豆DM可视化数据 挖掘平台洞察企业数据法、全-1数据。大数据 挖掘主要涉及以下四种:1。关联规则关联规则将两个或多个项目关联起来，以确定它们的模式。